Seka, Abizer Aprido (2024) PENGGUNAAN TEKNOLOGI FACE RECOGNITION UNTUK MENGKLASIFIKASI EMOSI ANAK TK BERBASIS WEBSITE. S1 Teknik Informatika thesis, STMIK Widya Cipta Dharma.
![[img]](http://repository.wicida.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
2043062-S1-Jurnal.pdf Download (839kB) |
|
Text
2043062_S1_Teknik Informatika.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy |
Abstract
ABSTRAK Abizer Aprido Seka, 2024, Pengunaan Teknologi Face Recognition Untuk Mengklasifikasikan Emosi Anak TK Berbasis Website, Skripsi Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Widya Cipta Dharma, Pembimbing Utama Wahyuni, S.Kom., M.Kom. dan Pembimbing Pendamping Pitrasacha Adytia, S.T., M.T. Kata kunci : Anak, Face Recognition, Emosi, Website Anak-anak Taman Kanak-kanak (TK) merupakan masa perkembangan tahap awal untuk mereka mengenal dan peka terhadap lingkungan, di mana tidak hanya belajar secara akademis tetapi juga secara emosional dan sosial. Emosi memainkan peran penting dalam pengalaman anak-anak ini. Serta peran penting teknologi face recognition telah menarik perhatian sebagai alat yang dapat mengidentifikasi dan mengklasifikasi ekspresi emosi seseorang dengan akurasi tinggi. Tujuan penelitian ini membuat prototype sistem klasifikasi emosi sederhana. Metode pengembangan sistem yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode prototyping. Bahasa pemrograman atau software pendukung yang digunakan untuk membuat sistem klasifikasi emosi terdiri dari visual studio code, python, html, dan bootsrap. Menggunakan modul dari TensorFlow untuk membaca data berupa gambar dari Kaggle yang berjumlah 21.077 dan data lapangan yang berjumlah 201 yang sudah dibagi menjadi 4 parameter yaitu Sad, Happy, Anger dan Neutral. Yang kemudian akan diolah menggunakan oleh algoritma CNN untuk membuat model. Hasil dari Penelitian berupa model yang dibuat dari algoritma CNN dengan akurasi sebesar 75% serta sistem ini berhasil mendeteksi emosi dengan faktor-faktor seperti emosi yang terdeteksi masih belum akurat atau gagal mendapatkan emosi yang sesuai. ======================================================================================================================== ABSTRACT Abizer Aprido Seka, 2024, Use of Face Recognition Technology to Classify Children's Emotions Based on Website, Computer Engineering Study Program, College of Management Informatics and Computer Widya Created the Dharma, Principal Guide: Wahyuni, S.Kom., M.Kom. and Accompanying Guide: Pitrasacha Adytia, ST, M.T. Keywords: Children, Face recognition, Emotions, Website Children's Kindergarten (TK) is an early stage of development for them to recognize and be sensitive to the environment, where they learn not only academically but also emotionally and socially. Emotions play an important role in these children's experiences. As well as the important role of face recognition technology has attracted attention as a tool that can identify and classify a person's emotional expression with high accuracy. The purpose of this research is to create a simple emotional classification system prototype. The system development method used in this research is the prototyping method. The programming language or supporting software used to create an emotional classification system consists of visual studio code, python, html, and bootsrap. Using a module from TensorFlow to read Kaggle's image data of 21.077 and field data of 201 already divided into four parameters: Sad, Happy, Anger and Neutral. Which will then be processed using the CNN algorithm to make a model. The results of the research were models made from the CNN algorithm with an accuracy of 75% and the system was able to detect emotions with factors such as emotions that were detected were still not accurate or failed to get the appropriate emotions.
| Item Type: | Thesis (S1 Teknik Informatika) |
|---|---|
| Additional Information: | Pembimbing 1 : Wahyuni, S.Kom., M.Kom. Pembimbing 2 : Pitrasacha Adytia, S.T., M.T. |
| Uncontrolled Keywords: | Anak, Face Recognition, Emosi, Website |
| Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software |
| Divisions: | Teknik Informatika |
| Depositing User: | Abizer Aprido Seka |
| Date Deposited: | 07 Aug 2024 23:53 |
| Last Modified: | 07 Aug 2024 23:53 |
| URI: | http://repository.wicida.ac.id/id/eprint/5671 |
Actions (login required)
 |
View Item |
